numpy的bincount函数的反函数 [英] Inverse of numpy's bincount function

问题描述

给定一个整数计数c的数组，如何将其转换为整数inds的数组，以使np.all(np.bincount(inds) == c)为真?

Given an array of integer counts c, how can I transform that into an array of integers inds such that np.all(np.bincount(inds) == c) is true?

例如:

>>> c = np.array([1,3,2,2])
>>> inverse_bincount(c)  # <-- what I need

array([0,1,1,1,2,2,3,3])

上下文:我试图跟踪多组数据的位置，同时一次对所有数据执行计算.我将所有数据连接在一起以进行批处理，但是我需要一个索引数组来提取结果.

Context: I'm trying to keep track of the location of multiple sets of data, while performing computation on all of them at once. I concatenate all the data together for batch processing, but I need an index array to extract the results back out.

当前解决方法:

def inverse_bincount(c):
  return np.array(list(chain.from_iterable([i]*n for i,n in enumerate(c))))

推荐答案

使用 :

np.repeat(np.arange(c.size), c)

这篇关于numpy的bincount函数的反函数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！